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生成式人工智能融合了机器学习、深度学习和神经网络的原理。它代表了一类能够生成与训练数据相似的新数据的算法。生成式人工智能最著名的例子之一是大型语言模型(LLM),它能够根据从海量文本数据中学习到的模式生成类人文本。大型语言模型的例子包括 OpenAI 的 ChatGPT 和 DALL-E、谷歌的 Bard 以及 Anthropic 的 Claude。与基于输入数据预测结果的传统机器学习模型不同,生成式模型可以创建全新的数据集。

生成式人工智能的核心在于深度神经网络,它可以处理海量非结构化数据,例如图像、声音和文本,并学习其中复杂的模式。通过这种方式,它们可以生成新的合成数据实例,这些实例几乎可以与真实数据区分开来。

技术:https://t.me/erydffg


相比之下,通用人工智能(AGI),通常被称为强人工智能或超级人工智能,旨在复制人类的认知能力,这意味着它能够像人类一样理解、学习和应用各个领域的知识。虽然狭义人工智能擅长下棋或图像识别等特定领域,但强人工智能将具备人类智能在广泛任务中的多功能性和适应性。人们对机器人统治世界的担忧,正是基于通用人工智能的发展。
技术:https://t.me/erydffg


狭义人工智能与通用人工智能
狭义人工智能指的是那些旨在执行特定任务或一组任务,而不具备通用问题解决能力的人工智能模型。人们有时将这类人工智能称为“弱人工智能”。狭义人工智能的例子包括:
聊天机器人旨在模拟客户支持场景中与人类用户的对话。银行业和医疗保健行业利用这类人工智能来回答客户咨询并提供信息,无需人工干预。
像 Siri、Alexa 和 Google Assistant 这样的语音助手都使用人工智能来驱动其服务。这些虚拟助手利用自然语言处理技术来理解我们说的话并做出相应的回应。
亚马逊、Netflix 或 Spotify 等公司使用的推荐系统会根据用户过去的浏览行为推荐电影、产品或音乐。
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